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RSS订阅转载 Prompt 生产级提示词案例（含完整提示词）
如下所示，{{文档内容提取.content}}、{{图片理解.answer}}指定为“用户提交的教师资格认定相关材料”，同时在回复示例中明确可选项以及原因说明要求，可以用 [ ] 标记。转载于: https://www.cnblogs.com/xiaobaiysf/p/18910051。其中{{知识库检索.data}}中的内容均为 workflows 中的各个节点输出的内容。该场景将表单搜集来的变量信息作为了提示词的输入变量，固定输出内容的格式和内容。其中系统角色和提示词基于。
2025-07-16 13:42:12
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转载 当机器学习遇见压缩感知：用少量数据重建完整世界
压缩感知是一种强大的信号处理技术，它利用信号的稀疏性，在采样的同时进行压缩，并通过优化算法重建信号。在实际应用中，压缩感知可以大大提高数据处理的效率，减少存储和传输成本，同时保持信号的质量。原创作者: wang_yb转载于: https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/189192511.【scikit-learn基础】--概述2023-12-022.【scikit-learn基础】--『数据加载』之玩具数据集2023-12-04。
2025-06-13 07:57:58
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转载 鸿蒙仓颉语言开发教程：网络请求和数据解析
没有教程，没有参考文献，仓颉购物应用的开发过程真是举步维艰，每一步都是摸着石头过河，不过希望通过幽蓝君的文章能让大家少走一些弯路。看上面这段代码，从创建实例，配置参数到发起请求好像都能看懂，但是到了请求回调中幽蓝君是有一些懵圈的，像let Some(e) <- err这种代码我是看不懂一点，估计大家也有多人跟我一样。今天就以购物应用的分类列表为例，分享在仓颉开发语言中如何进行网络请求，以及怎么把请求到的数据展示到应用上。也就是说如果请求成功，Some(r)中的r就是我们请求到的数据。header：请求头。
2025-06-03 03:23:32
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转载 智能简历解析器实战教程：基于Spacy+Flask构建自动化人才筛选系统
准备标注数据（JSON格式示例）："text": "张三 2018年毕业于北京大学计算机科学与技术专业",nlp = spacy.blank("zh_core_web_sm") # 中文模型# 添加标签# 训练配置= "ner"]texts,drop=0.5,")本教程构建了从PDF解析到Web服务的完整流程，实际生产环境中需考虑：分布式处理、模型持续训练、安全审计等要素。随着大语言模型的发展，未来可集成LLM实现更复杂的信息推理，例如从项目经历中推断候选人能力图谱。
2025-05-19 12:59:04
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转载 生物育种技术（DH、基因编辑、转基因）动态
当今的生物育种，生物技术正扮演着越来越重要的角色。中国种业市场，一个超过千亿元规模的庞大领域，正迎来以转基因、基因编辑和单倍体育种为代表的技术革新。这些技术不仅极大地加速了作物品种改良的进程，也重塑了种业的市场格局。随着政策的积极推动和企业创新的不断涌现，我们正站在一个新时代的门槛上，一探究竟这些技术如何引领种业迈向更高效...
2024-08-07 04:00:13
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空空如也
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